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La supercomputadora Ranger admite la predicción del microclima

Hola, un placer verte por aquí. Te habla Simón Sánchez y en el día de hoy te voy a hablar sobre La supercomputadora Ranger admite la predicción del microclima

Un reciente pieza característica del Centro de Computación Avanzada de Texas (TACC) explora la relación entre el surgimiento de supercomputadoras poderosas y los avances en el pronóstico del tiempo. Los modelos atmosféricos más precisos albergan una serie de variables que pueden afectar los patrones climáticos. El calor, la radiación y la rotación de la Tierra son solo algunos de los muchos factores que deben tenerse en cuenta. Los datos se recopilan y se convierten en fórmulas matemáticas, que las computadoras convierten en pronósticos meteorológicos.

Durante algún tiempo, las previsiones climáticas se han limitado a los llamados modelos meteorológicos globales, que tienen una resolución de 100 kilómetros (km) por punto de la cuadrícula. Si bien son el estándar actual en el que se basan todos los pronósticos oficiales, dichos modelos carecen de granularidad y pueden omitir detalles importantes. Por ejemplo, dos ciudades cercanas entre sí, una en una colina y la otra en un valle, exhibirán la misma experiencia climática, cuando en realidad puede haber diferencias sutiles o menos sutiles.

Masao Kanamitsu, experto en modelado atmosférico e investigador principal de la Institución de Oceanografía Scripps, está trabajando para crear modelos meteorológicos más precisos. La experiencia de Kanamitsu se remonta a mediados de la década de 1990, cuando manejaba modelos climáticos usando supercomputadoras Cray y el simulador japonés de la Tierra. En la actualidad, utiliza la supercomputadora Ranger del Texas Advanced Computing Center.

Para mejorar los pronósticos regionales, Kanamitsu y otros que trabajan en el campo utilizan un proceso llamado reducción de escala. Según el artículo, «la técnica toma la salida del modelo climático global, que no puede resolver características importantes como nubes y montañas, y agrega información a escalas más pequeñas al espaciado de la cuadrícula».

Kanamitsu está utilizando la reducción de escala para mejorar las predicciones del microclima en California. Al integrar factores adicionales, como la topografía, la vegetación y el caudal del río, en la red secundaria de California, Kanamitsu está logrando una resolución de 10 kilómetros (km) con pronósticos por hora.

La capacidad del método para ajustar los pronósticos locales utilizando puntos de datos globales parece contradictoria, un sentimiento que parece ser compartido por Kanamitsu. Él dice: “Estamos descubriendo que la reducción a escala funciona muy bien, lo cual es sorprendente porque no utiliza datos de observación a pequeña escala. Solo proporciona información a gran escala de los límites y obtiene características a pequeña escala que se corresponden muy estrechamente con las observaciones «.

El trabajo requiere las poderosas capacidades de sistemas como Ranger en TACC, que sobresale en producir una reducción de escala histórica larga en un corto período de tiempo. Las simulaciones climáticas de Kanamitsu incluso superaron a las del Servicio Meteorológico Nacional y fueron objeto de 10 artículos en 2010.

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